径向基神经网络算法优缺点

径向基神经网络（Radial Basis Function Neural Network）是一种人工神经网络，它的基本结构包含三层：输入层、隐含层和输出层。该算法的优缺点如下：

优点：
1. 非线性映射：径向基函数神经网络的隐层使用径向基函数，可以非线性映射输入数据，可以有效解决非线性问题。
2. 高效性：与传统的神经网络相比，径向基函数神经网络的学习速度较快，且不容易陷入局部最优解。
3. 可解释性：在训练过程中，径向基函数神经网络可以动态调整隐层节点的数量和位置，同时可以计算出各个节点对结果的贡献度。

缺点：
1. 训练数据要求高：径向基函数神经网络需要大量的训练数据，而且对数据的要求比较高，如果训练数据出现偏差，将会对分类结果产生很大影响。
2. 参数选择困难：径向基函数神经网络需要选择合适的径向基函数、节点数和阈值等参数，这些参数的选择对分类结果的影响比较大，因此需要对这些参数进行仔细的调整。
3. 对噪声敏感：径向基函数神经网络在处理带噪声数据时比较敏感，需要采用一些去噪技术来提高分类精度。